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テック企業がAIイニシアチブに専念するためにジョブを削減
世界中のテック企業は、人工知能（AI）イニシアチブにより多くのリソースを割り当てるために、人員削減を実施しています。2022年には165, 000以上のジョブカットが報告され、2023年には264, 000、その後2024年には410のテック企業によって既に132, 900人以上が解雇されました。多くの企業が、AIと機械学習の統合を理由にこれらの解雇を説明しています。シスコ、デル、メタ、アマゾン、イントゥイットは、AIに投資するために人員を削減している企業の一部です。AIへのシフトは、GoogleやMicrosoftのような大手企業にも影響を及ぼしていますが、明示的に言及されていません。解雇の理由には、パンデミック時の過剰雇用、金利の上昇、およびAIと自動化の導入増加が含まれます。ジョブロスにもかかわらず、従業員がAIツールを使用して生産性を向上させるための訓練を受ける仕事の拡張に広く注目されています。最終的には、AIが新しい雇用機会を生み出すと期待されています。
Brief news summary
グローバルなテックセクターは、人工知能（AI）投資を優先する企業が増え、人員減少を経験しています。過去3年間に大規模なレイオフが発生し、2022年には165,000、2023年には264,000、2024年には132,900が報告されました。シスコ、デル、メタ、アマゾン、イントゥイット、IBM、リライアンス・インダストリーズなどのテック大手がレイオフを発表し、AIイニシアチブに対する関心を強調しています。これらのレイオフの背後には、パンデミックによる過剰雇用、金利の上昇、およびAIと自動化の頼り増加があります。明確に述べられていませんが、AIの導入が人員削減の一因である可能性が高いとされています。AIは投資の増加と業務の効率化を可能にする一方で、ジョブ置換に対する懸念が残り、AIが将来生み出す新しい雇用機会に対する期待も高まっています。
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フォードCEOのジム・ファーリーは、AIによってホワイトカラーの仕事の半分が消えると警告しています…
フォードのCEOジム・ファーレイは最近、「エッセンシャル・エコノミー」の重要性とブルーカラーの熟練労働者の役割を強調し、人工知能が米国のホワイトカラーの仕事を半減させると予測しました。彼は、AIが労働者に与える影響について懸念を表明した最新の経営者の一人となり、先月AIの影響で企業の労働力が縮小すると発表したアマゾンのCEOの声とも連なっています。 先週アスペン・アイデア・フェスティバルでのスピーチで、ファーレイは「エッセンシャル・エコノミー」の価値を強調しました。これは、物を動かしたり、建てたり、修理したりする全ての活動を含むものであり、長い間見過ごされてきたブルーカラーの熟練労働の重要性に注目しました。彼は、米国が職業訓練に対して投資をしすぎていないこと、そして存在する訓練の多くが時代遅れであり、1950年代向きであって2050年代に適していないことを指摘し、その結果ブルーカラーの生産性が低下していると述べました。それにもかかわらず、フォード自体は訓練プログラムに投資を続けています。 AIの拡大に伴っても、巨大な計算能力に必要なインフラを構築・維持するために、熟練した労働者の需要は大きく増加すると予想されています。ファーレイは、工場では60万人、建設業ではおよそ50万人の労働力不足を見積もっています。 「アメリカンドリームへの道は一つではありませんが、私たちの教育制度は依然として四年制大学の学位に焦点を当てています」とファーレイは述べました。彼はまた、2019年以降、テック企業でのエントリーレベルの労働者採用が50％減少していることを指摘し、それが本当に普遍的な目標であるべきか疑問を投げかけました。彼は警告しました。「人工知能は、米国のホワイトカラー労働者の半分を置き換えることになるでしょう。」 ファーレイの慎重な発言は、特にオフィスワークの職種において、AIの労働市場への影響に関するCEOたちの懸念を高めています。先月、アマゾンのCEOアンディ・ジャッシーは、AIの効率化によって今後数年間で同社の企業労働力が縮小すると予測しました。ジャッシーはメモで、「今日行われている一部の仕事を担う人員は減り、他の種類の仕事を行う人員が増える必要があります
2025年第1四半期の暗号通貨盗難損失が過去最高を記録
2025年第一四半期、暗号資産業界は窃盗被害額が史上最大の16億3000万ドルに達し、劇的な増加を見せました。この額は2024年の同じ時期と比べて131％の増加であり、デジタル資産セクターの脆弱性が高まっていることを浮き彫りにしています。窃盗の急増は、特に1月と2月に発生した主要暗号通貨取引所のPhemexとBybitのハッキング事件に起因していると考えられます。 1月のPhemexハッキングは、高度な攻撃者がセキュリティの脆弱性を悪用してプラットフォームに侵入し、多量の暗号通貨を不正に移転させた重大な事件でした。この事件は業界に衝撃を与え、デジタル資産取引所が直面するリスクの永続性を浮き彫りにしました。その後の2月には、Bybitも同様の侵害を受け、現行のセキュリティ体制の十分性に対する懸念が強まりました。 これらの侵害事件は、暗号資産業界におけるより強固なセキュリティ対策の必要性を改めて示しています。専門家は、ブロックチェーン技術の進化が急速に進む一方で、その防衛策も同等に強化されるべきだと指摘しています。窃盗の増加は、サイバー犯罪者の手口の高度化とも連動しており、彼らは継続的に既存の防御策を回避する方法を模索しています。 業界のリーダーたちは、より高度な暗号化手法、厳格な監査プロセス、そして改善された規制フレームワークを含む包括的なセキュリティ体制の構築を求めています。これにより、取引所の不正侵入を防ぎ、市場に対するユーザーの信頼を回復させることを目指しています。さらに、取引所、サイバーセキュリティ企業、規制当局が情報共有や積極的な防衛策の開発に協力する必要性についても、合意が広がっています。 これらの窃盗事件の影響は、短期的な財務ダメージを超え、暗号資産エコシステム全体の信用と安定性に挑戦をもたらします。また、新規投資者の参入を困難にし、業界の拡大を妨げる可能性もあります。セクターが成熟していく中、こうしたセキュリティ課題に対応することは、持続可能な成長とデジタル資産の広範な普及に不可欠です。 今後、暗号通貨コミュニティは、セキュリティの革新とリスク管理の徹底に優先順位を置き、インシデント報告の透明性を推進していく必要があります。この共同の取り組みは、リスクを軽減し、急速に進化するデジタル経済の未来を守るために重要です。 また、ブロックチェーンや暗号通貨のセキュリティに関する最新情報や継続的な動向については、MondaqのWeekly Blockchain Blogなどの専門的なリソースを参照し、専門家の分析やコメントを活用することをおすすめします。
教育におけるAI：パーソナライズされた学習体験
近年、教育分野は人工知能（AI）を取り入れて学習体験を向上させる方向に顕著な変化を遂げています。世界中の学校や大学では、個々の学生のニーズに合わせて教育内容をカスタマイズするAI駆動のプラットフォームが次第に普及しています。この技術の進歩は、教育の提供方法において革新的な変化をもたらしており、学生の関与度向上や学業成績の改善を目的としています。これらのAI搭載ツールは、学習スタイル、成績指標、個人の好みなど複数のデータポイントを分析する高度なシステムです。教育資料との学生のやり取りを研究することで、各学習者の強みや改善すべき点に密に一致した個別のカリキュラムを作り出します。この程度のカスタマイズは、多様な学習速度やニーズを持つクラスルームに対応し、学習過程の中で学生の特定の課題克服を積極的に支援します。 教育におけるAIの導入は、均一で一律のアプローチがしばしば不十分であるとの認識に基づいています。伝統的な教授法も価値がありますが、多様な能力や関心を持つ学生に対応しきれない場合があります。AI駆動プラットフォームはビッグデータと機械学習アルゴリズムを駆使して、コンテンツの提供を動的に調整し、より豊かで適応的な学習環境を創出しています。初期の調査やパイロットプログラムからは、励みになる結果が得られています。AIによるカスタマイズツールを採用した学校では、学生の定着率が向上していると報告されており、学習者が自分の興味や進度に合わせて学習を続けやすくなっています。さらに、テストの成績向上も見られ、個別化された学習が深い理解や記憶定着を促進していることが示唆されています。 これらのAIシステムを教室に導入している教育者は、技術が貴重な補助資源として役立つことを強調します。従来の評価では見逃されやすい学生のパフォーマンスについての洞察を提供し、より効果的な介入や必要な支援をターゲットに行えるようにします。AIの教育分野での利点は、純粋に学術的な成果にとどまらず、学生の自信を高め、生涯にわたる学習意欲を育むことも含みます。学生が自分の興味や学習スタイルに合った内容に取り組むことで、批判的思考力や創造性も養われやすくなります。 しかしながら、未来にはいくつかの課題も残っています。重要な懸念事項には、データのプライバシー、技術への公平なアクセス、教師のAIツールに関する研修の継続的必要性が挙げられます。AIアプリケーションを倫理的かつ包括的に使用することが、その成功的な導入に不可欠です。今後、教育分野でのAIの融合は一層進化し続けると予想されます。研究者や開発者は、より直感的で効果的・教育目的に沿ったアルゴリズムやユーザーインターフェースの改良に努めています。教育者、技術者、政策立案者の協力が、AIがすべての学生の潜在能力を引き出す未来を築くために重要となるでしょう。 要約すると、AIを用いた個別化学習プラットフォームの登場は、教育実践において重要な進展を示しています。内容を個々のニーズに合わせることで、学生の関与と学業成績を変革する可能性を秘めており、今後も継続的な研究と実践を通じて、世界中の学習者にとって最も効果的な活用法が明らかになっていくことが期待されています。
州の禁止措置失敗後に、全国的なAI規則の新たな推進が予想される
最近、共和党の予算案を通じて、州レベルの人工知能（AI）規制を10年間停止させる試みが行われました。この案は、テッド・クルーズ上院議員が主導し、産業団体の支持を得ていましたが、重大な挫折に直面し、米国におけるAIガバナンスの複雑さが浮き彫りになっています。この提案は、各州が個別にAI政策を制定するのを防ぎ、規制の断片化を避けてイノベーションを阻害したり、多州にまたがる企業に負担をかけたりしないようにするものでした。しかし、上院はこの措置を決定的に否決し、急速に発展する分野において州の自治権を制限することに対して超党派の抵抗が示されました。 この停止措置の試みは、連邦レベルで統一されたAI規制の枠組みを確立し、制度の持続的な発展のために、プライバシー、安全性、知的財産権などの重要課題に包括的に対処する時間を設けることを目的とした広範な目標の一部です。しかし、すでに民主党と共和党双方が議会の管理下にある20以上の州では、生体認証データの利用、透明性、倫理的なAIの運用、消費者保護などに関する多様なAI法が制定されています。これらの様々なアプローチは、革新と経済成長を妨げかねない規制の矛盾を避けるために、全国的な一貫性のある戦略の必要性を浮き彫りにしています。 事態を複雑にしているのは、バイデン政権内部で、連邦政府がどれだけ州のAI立法を事前に妨げるべきかについて意見の一致がないことです。ホワイトハウスは、イノベーションを促進し、米国のAIリーダーシップを維持したいと考えていますが、内部の曖昧さが議会での行き詰まりを招き、これまでに重要な技術法案の制定が難航しています。結果的に、州が規制フレームワークを試行する自由に委ねられるケースも多くなっています。 アメリカ市民のための責任あるイノベーションを推進する団体などは、連邦のモラトリアム（一時停止）をめぐる議論が継続していることを強調し、連邦の規制と州の権利との間の緊張関係を示しています。AIが急速に進化している中、イノベーションとリスク軽減のバランスを取るために、明確かつ柔軟に適応できるガバナンスの合意形成が必要不可欠と広く認識されています。 このモラトリアムの否決は、イノベーション、規制、ガバナンスの間の複雑な関係を浮き彫りにし、連邦・州の当局、産業界、政策立案者、市民社会の間での包容力のある対話の必要性を示しています。効果的なAI規制を策定するには、個人の権利、経済競争力、そして世界的な技術リーダーシップの維持とのバランスを取ることが求められます。 医療、交通、金融、教育などの分野にAIが変革をもたらす中で、連邦による包括的な監督への声は高まっています。現状の州ごとの規制は善意から出ているものの、一貫性や施行に課題があり、全国的なAIの展開を妨げる可能性もあります。一方で、全体的な停止措置は、新たな倫理的・安全面の懸念に対する州の対応を遅らせる恐れもあります。 今後は、州や業界の専門家と積極的に連携しながら、革新を促進しつつ公共の利益を守る調和の取れた政策の策定が不可欠です。多様な視点を取り入れた協力的な枠組みは、データのプライバシー、アルゴリズムの責任性、AIの意思決定過程の透明性、公平なアクセスなどの課題に対処する鍵となるでしょう。 要約すると、州レベルのAI規制を連邦のモラトリアムを通じて制限しようとした試みの失敗は、米国におけるAIガバナンスの緊急性と複雑さを浮き彫りにしています。安全性や倫理を犠牲にすることなく、イノベーションを促進するバランスの取れたアプローチが必要です。連邦政府と州政府の両方が未来のAIを形作る上で重要な役割を果たしており、関係者は協力して、信頼を醸成し、責任ある発展を促し、AIの恩恵をすべての社会メンバーに保証する規制環境を構築していく必要があります。
投資家、トークン化された財務基金に殺到
暗号通貨企業や投資家は、余剰資金の駐車場所として安定した通貨に代わるものとして、トークン化されたマネーマーケットや財務省債券の投資信託に資金をますます振り向けています。この傾向は、伝統的なマネーマーケットの利点とブロックチェーンの効率性を融合した金融商品への関心の高まりを反映しています。デジタルトークンに変換された資産や新たに作られたトークンベースの金融商品を含むトークン化された財務省債券の資産は、最近約80％増加しており、信頼と需要の拡大を示しています。 これらの資金流入は、効率的でコスト効果の高い投資選択肢を求める動きによるものです。セクターリーダーのオリヴィエ・ポルテンサインは、最初は安定コインがデジタル現金のプレースホルダーとして機能していた一方で、今やトークン化によってこれらの商品の取引や決済がより安価で迅速に行えるようになったと説明しています。プロ・クリプトの支持を受ける米国の政策立案者の台頭も、市場の信頼とデジタル金融におけるイノベーションを後押ししており、トークン化されたマネーマーケットファンドや財務省債券の普及に寄与しています。 トークン化は、投資家にとって透明性を高め、プロセスを合理化します。ブロックチェーンの決済は数分以内に完了し、従来の数日を要した遅延を排除し、資本要件を削減し、マージン支払いや清算に伴う運用リスクを低減します。マッキンゼー・アンド・カンパニーは、ブロックチェーンの成熟と制度的採用の拡大に伴い、トークン化された資金や証券の市場が大きく成長すると予測しています。暗号投資家は、政府通貨で表され、リスク回避性に優れた性質を持つ財務省債券を狙い、利回りや流動性、安定性を求めています。 トークン化された商品は、暗号投資家にとって馴染みのある信頼できる金融商品を、デジタルかつプログラム可能な形式で提供し、簡単に取引・移転・DeFi（分散型金融）プロトコルと統合できる特徴があります。業界アナリストのスティーブン・ツーは、これらの特長がリスクと流動性の管理を従来の安定コイン以上に向上させると指摘しています。さらに、常に流動性と取引を可能にする新たな安定コインのバリアントは、従来の時間制約から解放された暗号ネイティブのマネーマーケットツールを求めるユーザーを惹き付けています。 デジタル資産のCEOであるユヴァル・ルーは、これらのデジタルトークンがトレーディングデスク間での迅速な担保と証拠金の移動を可能にし、ブロックチェーン決済による劇的な効率化とコスト削減の重要な役割を強調しています。伝統的なマネーマーケットファンドは、先物の担保としてよく利用されますが、長期の換金時間が高速取引の環境には適さないという課題があります。一方、トークン化によるほぼ即時の決済は、より敏捷な解決策となっています。 主要規制機関の臨時議長キャロライン・ファムは、トークン化されたファンドの「真のキラーアプリ」は、伝統的な金融商品とブロックチェーンの運用効率と透明性の融合だと述べ、これらの技術を採用するトレーダーやカストディアン、取引所の拡大が必要だと指摘しています。市場のコメンテーターのトニー・アシュラフは、産業界の理解が進んでいる一方で、流動性や規制、インフラの面で従来の紙幣の債券に遅れていると注意を促しつつも、新たな進展がこれらの課題を解決すると楽観的に見ています。 要約すれば、トークン化されたマネーマーケット・財務省債券の投資信託への投資増加は、暗号資産のキャッシュマネジメントにおいて重要な転換点を示しています。ブロックチェーン技術を活用することで、これらの商品は、安定コインと比べてより早い決済、低い資本要求、運用効率の向上を実現しています。市場の受け入れや規制の明確化に課題は残るものの、トークン化された金融商品に対する動きは、今後ますます伝統的金融とデジタル資産市場の橋渡し役となる見込みです。
ブロックチェーンとは何か？世界を変えるかもしれない台帳の解明
ビットコインを支える技術として最もよく知られているブロックチェーンは、信頼を必要としない改ざん防止システムとして台頭しており、金融からヘルスケアまでさまざまな分野を革新する潜在能力を持っています。 ブロックチェーンは、データを整理し保護する画期的な方法であり、ビットコインなどの暗号通貨の基盤として広く知られています。これは分散型で透明性が高く、ほぼ改ざん不可能な特別なデジタル台帳として機能します。以下にその仕組みと重要性を説明します。 【ブロックチェーンの主要な特徴】 - 分散型：台帳を管理する中央権限（銀行など）の代わりに、「ノード」と呼ばれる多数のコンピュータネットワークに同一のコピーが分散されています。この分散化により、単一障害点が排除され、ひとつのノードがオフラインになってもネットワークの運用は継続します。 - 不変性：データは一度記録されると、改ざんや削除が非常に困難です。取引は暗号学的に連結されたブロックにグループ化され、時系列で繋がれます。ブロックを変更するとその連鎖が破綻し、ネットワークに通知されます。記録内容を変更するには、多数のノードのブロックとそれ以降のすべてのブロックを修正しなければならず、これは安全なブロックチェーンでは現実的に不可能です。 - 透明性（擬似匿名）：ユーザーの身元は英数字のアドレスで隠されている一方、すべての取引は公開されており、透明性とプライバシーを両立しています。 -暗号技術による安全性：各ブロックには前のブロックの暗号ハッシュが含まれており、これがデジタル指紋として機能します。わずかなデータの変更でもハッシュが変わるため、その後続のブロックが無効になり、ブロックチェーンの整合性が確保されます。 - 合意形成：新しいブロックを追加する前に、ネットワークの大多数のノードがProof of Work（ビットコイン）やProof of Stake（イーサリアム）などのコンセンサスメカニズムを用いて取引を検証します。これにより、中央権限なしで信頼を築くことが可能です。 【ブロックチェーンの仕組み（簡略化）】 1
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